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MODULAD
Apprentissage fédératif pour la prédiction du churn : une évaluation
In EGC 2019, vol. RNTI-E-35, pp.141-152
Résumé
Les smartphones sont omniprésents dans notre quotidien. Ils consti-
tuent une ressource informatique à portée de la main avec un accès direct à une
quantité considérable d’informations personnelles. Ils représentent une source
de données très précieuse pour les opérateurs de télécommunication, mais la
nature très décentralisée de ces données et les attentes évidentes des clients en
matière de respect de la vie privée requièrent de nouvelles approches en appren-
tissage statistique. L’apprentissage ubiquitaire (ou ubiquitous datamining) qui
intègre des terminaux avec la capacité de traiter localement leurs propres don-
nées, est une alternative intéressante à la centralisation de masse en traitement
de données. L’apprentissage fédératif, (ou federated learning) est une réalisation
de l’ubiquitous datamining, qui permet de déployer certains modèles d’appren-
tissage automatique sur des terminaux “autonomes” tels les smartphones. Cet ar-
ticle propose une évaluation détaillée de ce type d’apprentissage distribué dans
le cadre de la prédiction de l’attrition (ou churn) sur des données issues d’un
opérateur télécom.